Cartographie des faciès bio-sédimentaires du Bassin d’Arcachon à partir de l’imagerie FORMOSAT-2

Type Article
Date 2008
Langue(s) Français
URL alternative http://www.paralia.fr/editions/index.php/jngcgc/issue/view/14
Auteur(s) Lafon Virginie1, Marieu Vincent1, Butel Rémi2, Dehouck Aurélie2, Froidefond Jean-Marie2, Trut Gilles3
Affiliation(s) 1 : UMR CNRS 5805 EPOC, Université Bordeaux 1, Avenue des Facultés, 33405 Talence cedex, France
2 : UFR de Mathématiques et Informatique, Université Bordeaux 1, 351 cours de la Libération, 33405 Talence cedex, France
3 : IFREMER, Quai du Commandant Silhouette, 33120 Arcachon, France
Conférence Xèmes Journées Nationales Génie Côtier – Génie Civil, 14-16 octobre 2008, Sophia Antipolis
Source Paralia (1760-8716) (Centre français du littoral), 2008 , N. 10 , P. 563-572
DOI 10.5150/jngcgc.2008.054-L
Mot-Clé(s) Télédétection, Cartographie, Littoral, Classification optimisée, Recuit simulé
Résumé Cette étude présente les premiers résultats d’un vaste programme de recherche qui ambitionne de définir une méthode de cartographie des platiers intertidaux du Bassin d’Arcachon (France) par télédétection. Les résultats présentés ici concernent les tests effectués sur l’imagerie Formosat-2 dans le but de discriminer les sédiments et les principales espèces végétales de la lagune. Le résultat d'une classification non supervisée optimisée par la méthode du recuit simulé est ensuite utilisé pour entraîner une classification par minimum de distance. Cette approche permet d’obtenir une carte des faciès bio-sédimentaires dont la précision est estimée à plus de 84 %. Cette méthode présente, en outre, un excellent potentiel pour la détermination du pourcentage de couvert végétal des herbiers à zostères.
Résumé en anglais This study presents the first results of an ongoing research program that aims to derive thematic maps of the intertidal lagoon of Arcachon (SW Atlantic coast of France) from space imagery. At this stage, we present the results of the tests performed on Formosat-2 imagery. Several classification strategies have been tried with the aim to discriminate the sedimentary facies and the main species of the lagoon. The classes calculated by an optimized unsupervised clustering method, based on simulated annealing global minimization technique, were used to train a supervised classification algorithm. This approach allowed us to derive a bio-sedimentary map which overall accuracy is about 84%. Also, this method has the advantage of describing the fraction of vegetation cover of the seagrass.
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